Clinical Practice Guidelines and Managing Financial Conflicts of Interest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical practice guidelines (CPGs) are becoming essential for doctors to be able to deliver evidence‐based healthcare to their patients but the organisations and committees that sponsor and write the CPGs often have financial conflicts of interest (FCOI) with pharmaceutical companies whose products are recommended in the CPG. The existence of FCOI is a concern as it may compromise the quality of the CPG. Since the main concern is whether the quality of CPGs is biased by FCOI, the next section examines the quality of guidelines and the recommendations that they make. If FCOI is a problem, as I argue, then reforms are necessary. Both the Guidelines International Network and the United States Institute of Medicine have proposed ways of dealing with FCOI and their strengths and weaknesses are explored. Finally, I propose additional measures to help CPGs achieve their potential to help clinicians. Key Concepts Clinical practice guidelines (CPGs) are becoming increasingly necessary as medical problems become more complex. Financial conflicts of interest (FCOI) are a potential threat to the integrity of CPGs. FCOI among members of committees that write CPGs, chairs of committees and organisations that sponsor CPGs is widespread. There is an association between the presence of FCOI and the quality of recommendations in CPGs. Both the Guidelines International Network and the United States Institute of Medicine (now the National Academy of Medicine) have proposed ways of dealing with FCOI. Additional reforms are necessary to ensure that CPGs are free of the bias that FCOI introduces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,137 | 0,558 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».